Forwarded from 🗞 Виз Ньюз (Nikita Rokotyan)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Я решил на пробу скормить ему данные с Екатеринбуржской метеостации за последние 140 лет, которые хранятся не в самом легкочитаемом формате. И затем спросить, что можно понять по этим данным, а также попросить построить графики. И тут началось самое интересное!
ChatGPT долго не мог понять формат данных, но продолжал самостоятельно пробовать разные подходы, что бы их прочитать, а я просто сидел и несколько минут наблюдал за его потугами. И вдруг с 18 попытки у него получилось! Он нарисовал графики среднемесячных значений температуры и количества осадков за поледние 10 лет.
Вишенкой на торте стало то, что когда следующим шагом я попросил его нарисовать климатические полоски (climate stripes) за последние 100 лет, ChatGPT уже зная, как читать такие данные, справился очень быстро, да еще и рассказал об истории этого графика и как его читать! Можно сравнить с аналогичными графиками, которые я делал пару лет назад: https://news.1rj.ru/str/dataviznews/378
На видео к посту привожу весь процесс. Впечатляюще!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Start Career in DS
👨🏫 Что ботать, чтобы пройти на стажировку аналитиком в Яндекс?
Вообще, на страничке young&&yandex есть полезные ссылки на годные материалы для бота. Давайте дополним их, пройдёмся по каждой теме, которую надо будет выучить, и накидаем полезных материалов:
SQL:
– тренажёр на stepik, дальше первых двух блоков можно не решать, а приступать к пункту ниже
– sql-ex - нарешиваем задачки отсюда
– читаем документацию PostgreSQL
+ можно почитать классную статью с топом прикладных задач
Алгоритмы:
– читаем «Грокаем алгоритмы»
– решаем задачки отсюда, у каждой есть видеоразбор
– решаем алго-задачки с реальных собесов в Яндекс (правда не факт, что на должность аналитика) из этой таблички
– смотрим лекции от Яндекса по тренировкам 2.0 и 3.0
Теорвер:
– курс на stepik от CSC, скорее всего всё отсюда не понадобится, но закладывает хорошую базу
– ищем и решаем задачки на problems.ru
– смотрим посты(раз и два) от Поступашек, материалы под ними и выборочно решаем задачки оттуда
+ любуемся красотой курса с этого поста
Статистика и A/B тесты:
– читаем «Статистику и котиков»
– курс по статистике от CSC на stepik
– очень полезный пост с материалами
– ещё один пост про А/Б тесты с материалами
+ 40-минутный понятный видос про A/B тестирование
+ легендарный канал StatQuest
Ещё:
– можно порешать задачки с coderun
– посмотреть посты с разборами Яндекс Контестов (раз и два)
Давайте наберём 150 огоньков 🔥 под этим постом?)
Вообще, на страничке young&&yandex есть полезные ссылки на годные материалы для бота. Давайте дополним их, пройдёмся по каждой теме, которую надо будет выучить, и накидаем полезных материалов:
SQL:
– тренажёр на stepik, дальше первых двух блоков можно не решать, а приступать к пункту ниже
– sql-ex - нарешиваем задачки отсюда
– читаем документацию PostgreSQL
+ можно почитать классную статью с топом прикладных задач
Алгоритмы:
– читаем «Грокаем алгоритмы»
– решаем задачки отсюда, у каждой есть видеоразбор
– решаем алго-задачки с реальных собесов в Яндекс (правда не факт, что на должность аналитика) из этой таблички
– смотрим лекции от Яндекса по тренировкам 2.0 и 3.0
Теорвер:
– курс на stepik от CSC, скорее всего всё отсюда не понадобится, но закладывает хорошую базу
– ищем и решаем задачки на problems.ru
– смотрим посты(раз и два) от Поступашек, материалы под ними и выборочно решаем задачки оттуда
+ любуемся красотой курса с этого поста
Статистика и A/B тесты:
– читаем «Статистику и котиков»
– курс по статистике от CSC на stepik
– очень полезный пост с материалами
– ещё один пост про А/Б тесты с материалами
+ 40-минутный понятный видос про A/B тестирование
+ легендарный канал StatQuest
Ещё:
– можно порешать задачки с coderun
– посмотреть посты с разборами Яндекс Контестов (раз и два)
Давайте наберём 150 огоньков 🔥 под этим постом?)
Аналитика ― стажировка в Яндексе
Прогнозируйте события на основе данных, занимайтесь их сбором и интерпретацией. Формируйте гипотезы и работайте над решением реальных бизнес-задач
Forwarded from OutOfScope | Федор Корягин
Тинькофф_Лекторий_про_любовь_между_продуктом_и_пользователем.pdf
39.8 MB
ЛЮБОВЬ В ПРОДУКТЕ - ТИНЬКОФФ!
На днях прошел лекторий о языках любви в продукте от Тинькофф Банка. Лекторий состоял из 4 лекций о том, как завоевать любовь клиента с помощью продуктовых решений. Посмотрел данные лекции на одном дыхании - много примеров из практики, много инсайтов и прекрасные спикеры. Рекомендую!
Список лекций:
1️⃣ Как работает мозг пользователя - Леонид Колыбин (лид направления геймификации и социальных механик)
2️⃣ Идеальное первое свидание - Владимир Тен (лид продуктов активации)
Феймворк первого свидания
3️⃣ Как бороться за внимание клиента - Владимир Посвянский (лид продуктов вовлечения)
4️⃣ Как позаботиться о клиенте - Петр Савостин (лид мобильных продуктов AI-Bank)
Также собрал все презентации спикеров в одном файле для быстрого освоения материала и чтобы он всегда был под рукой.
Наберем 25🔥, если было полезно для тебя?
#ТинькоффОбразование
OutOfScope | OOS
На днях прошел лекторий о языках любви в продукте от Тинькофф Банка. Лекторий состоял из 4 лекций о том, как завоевать любовь клиента с помощью продуктовых решений. Посмотрел данные лекции на одном дыхании - много примеров из практики, много инсайтов и прекрасные спикеры. Рекомендую!
Список лекций:
Феймворк первого свидания
Также собрал все презентации спикеров в одном файле для быстрого освоения материала и чтобы он всегда был под рукой.
Наберем 25🔥, если было полезно для тебя?
#ТинькоффОбразование
OutOfScope | OOS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#теорвер #задачкассобеса
Представьте, что мы бросаем монетку 5 раз подряд. 4 раза выпал орел. Какова вероятность что и в пятый раз выпадет орёл?
Представьте, что мы бросаем монетку 5 раз подряд. 4 раза выпал орел. Какова вероятность что и в пятый раз выпадет орёл?
Forwarded from No Data No Growth | Pavel Bukhtik (Павел Бухтик)
Ищу добровольца на mock-собеседование на позицию продуктового аналитика в прямом эфире 🐳
Ваша реакция показала, что вам действительно интересно посмотреть на mock-собеседование в прямом эфире.
И любой из вас может стать его участником.
Это отличная возможность проверить свои навыки в А/Б тестировании, продуктовом мышлении, написании SQL запросов и решении задач на Python.
📝 Условия участия просты:
Напишите в комментариях к этому посту на Linkedin – “Хочу на mock-собеседование”, а также расскажите немного о себе, своем опыте и мотивации. Если сразу прикрепите свое резюме – будет идеально.
1 августа я выберу человека с наиболее интересным комментарием.
Дата эфира, как и сам эфир, будут на следующей неделе.)
Ваша реакция показала, что вам действительно интересно посмотреть на mock-собеседование в прямом эфире.
И любой из вас может стать его участником.
Это отличная возможность проверить свои навыки в А/Б тестировании, продуктовом мышлении, написании SQL запросов и решении задач на Python.
📝 Условия участия просты:
Напишите в комментариях к этому посту на Linkedin – “Хочу на mock-собеседование”, а также расскажите немного о себе, своем опыте и мотивации. Если сразу прикрепите свое резюме – будет идеально.
1 августа я выберу человека с наиболее интересным комментарием.
Дата эфира, как и сам эфир, будут на следующей неделе.)
Наткнулась в твиттере на ещё одну джуновскую вакансию
cv.hexlet.io
Вакансия Джуниор Аналитик данных (Полный день) – Onpoint | Hexlet CV
- Предобработка сырых данных из маркетинговых платформ (сервисы рассылок, системы аналитики сайта и прочие); - Расчет эффективности маркетинговых активностей; - Прогнозирование вовлечения групп пользователей в коммуникацию с компанией; - Объединение данных…
Forwarded from Start Career in DS
🅰️🅱️ Топовая книжка про А/B тесты
Про многие аспекты А/B тестов обычно не пишут в учебниках, и один из лучших способов обучения - читать кучу статей по экспериментам.
Но вместо пласта статей можно прочитать книжку, которую сильно рекомендовал Никита Маршалкин в интервью на тему A/B тестов для karpov.courses. (кстати, очень советуем посмотреть)
В ней рассказывают:
— Как выстраивать культуру А/В тестов
— Как их проводить
— Про нетворк-эффекты
— Как оценивать long-term
— В каких случаях какую статистику стоит применять
… и еще кучу полезного
Вот ссылочка на диск с книгой:
читайте и тыкайте огни 🔥 на этот пост (давайте набьем 150?)
Про многие аспекты А/B тестов обычно не пишут в учебниках, и один из лучших способов обучения - читать кучу статей по экспериментам.
Но вместо пласта статей можно прочитать книжку, которую сильно рекомендовал Никита Маршалкин в интервью на тему A/B тестов для karpov.courses. (кстати, очень советуем посмотреть)
В ней рассказывают:
— Как выстраивать культуру А/В тестов
— Как их проводить
— Про нетворк-эффекты
— Как оценивать long-term
— В каких случаях какую статистику стоит применять
… и еще кучу полезного
Вот ссылочка на диск с книгой:
читайте и тыкайте огни 🔥 на этот пост (давайте набьем 150?)
Яндекс Диск
Doveritelnoe_AV-testirovanie.pdf
Посмотреть и скачать с Яндекс Диска
🔥6
Пока ещё бесплатный курс по Pandas (август) на литкоде
LeetCode
30 Days of Pandas - Study Plan - LeetCode
Essential for pandas Interviews
Forwarded from Start Career in DS
🎣 Что такое z-score и p-value?
Об этом на примере рыбалки (😁) классно рассказывается вот в этой статье, время прочтения ~20 минут
Главный герой, Антон, решил затестить две удочки; на обе он поймал по 300 экземпляров рыб. Кроме того, для каждой рыбы Антон записывал её вес. Теперь он хочет определить, какая из этих удочек эффективнее…
В статье автор:
– Немного рассказывает о нормальном распределении
– Буквально на рыбах , используя SciPy, показывает, как выглядит центральная предельная теорема в действии
– Рассказывает про z-score и p-value и высчитывает их для приведённого выше примера
– Это всё подкрепляется графиками, построенными с помощью seaborn и кодом к ним. Причем код имхо будет понятен даже новичкам)
Ставим огонечек 🔥 на этот пост (давайте наберём 70?) и отправляемся читать статью🙂
Об этом на примере рыбалки (😁) классно рассказывается вот в этой статье, время прочтения ~20 минут
Главный герой, Антон, решил затестить две удочки; на обе он поймал по 300 экземпляров рыб. Кроме того, для каждой рыбы Антон записывал её вес. Теперь он хочет определить, какая из этих удочек эффективнее…
В статье автор:
– Немного рассказывает о нормальном распределении
– Буквально на рыбах , используя SciPy, показывает, как выглядит центральная предельная теорема в действии
– Рассказывает про z-score и p-value и высчитывает их для приведённого выше примера
– Это всё подкрепляется графиками, построенными с помощью seaborn и кодом к ним. Причем код имхо будет понятен даже новичкам)
Ставим огонечек 🔥 на этот пост (давайте наберём 70?) и отправляемся читать статью🙂
Хабр
[Часть 1] Математика в АБ-тестах. Что такое z-score и p-value?
Приветствую тебя, дорогой друг! Эта публикация была создана для тебя, если ты хотел бы разобраться с этими непонятными словами из заголовка раз и навсегда. Как с идейной, так и с математической...
🔥1
Junior Data Analyst
Задачка с собеса #python #собес Даны список целых чисел a и число b. Удалите из a первое и последнее вхождение b. Пример: a = [3,5,8,9,3,5,7,9] b = 5 > a = [3,8,9,3,7,9] *ответ завтра вечером напишу :)
Пишу ответ:)
a.remove(b)
a.reverse()
a.remove(b)
a.reverse()
remove() - удаляет только первое вхождение
reverse() - разворачивает список
a.remove(b)
a.reverse()
a.remove(b)
a.reverse()
remove() - удаляет только первое вхождение
reverse() - разворачивает список
👍2
Хэндбук от яндекс по основам алгоритмов
education.yandex.ru
Основы алгоритмов — Хендбук от Яндекс Образования
С точки зрения проектирования и реализации алгоритмов есть много хороших, ставших классическими, учебных пособий, в нашем хендбуке мы пробуем подходить к выявлению общих принципов через решение задач.
Forwarded from Борзило (Юрий Борзило)
📌 БОЛЬШАЯ ПОДБОРКА МАТЕРИАЛОВ ПО АБ ТЕСТАМ
1. Описательная статистика и проверка стат гипотез
Курсы:
1. Курс Карпова по основам статистики часть 1
2. Курс Глеба Михайлова вероятность и статистика
3. Курс Филиппа Ульянкина
4. Основы статистики и АБ тестирования от ЯП
Описательная статистика
1. Математическое Ожидание, Дисперсия, Стандартное Отклонение за 5 минут
2. Распределение в статистике за 5 минут
3. Нормальное распределение за 6 минут
4. Совокупности их параметры и статистики за 8 минут
5. Введение в биномиальное распределение
6. Как использовать биномиальное распределение в эксель
7. Стандартная ошибка среднего
Проверка стат гипотез
1. Что такое проверка статистической гипотезы
2. Объяснение p-value
3. Математика в АБ тестах. Что такое z-score и p-value
4. Карта статистических методов
5. T критерий стьюдента
6. История одного обмана или требования к распределению в стат тестах
7. Двусторонние проверки гипотез
8. Практическое руководство по стат методам от VK
9. Хи 2 для проверки стат гипотез
10. Оценка статистической мощности
2. База по АБ тестам
1. Прикладные задачи анализа данных. АБ тестирование
2. Как и зачем оценивать размер выборок
3 Как подготовить и провести АБ тест, базовый роадмэп
4. АБ тестирование как сделать так, чтобы оно заработало
5. Бутстреп и АБ тестирование
6. Когда останавливать АБ тесты ч1
7. Когда останавливать АБ тесты ч2
8. Эксперименты и математическая статистика
9. АБ-тест для долей, MDE, ошибка 1-2 рода, как найти число наблюдений для АБ-теста
10. Сплит тесты, когда речь идет о деньгах
11. Статистика в АБ мифы и реальность
12. Воркшоп "Лезем в данные самостоятельно"
13. 15 минут статистики: как делать выводы из АБ-тестов
14. АБ тесты и как мы их готовим
15. Bootstrap: виды, особенности, ограничения и способы применения (EXPF)
3. Методы ускорения АБ тестов
1. Как улучшить ваши A/B-тесты: лайфхаки аналитиков Авито Часть1
2. Как улучшить ваши A/B-тесты: лайфхаки аналитиков Авито. Часть 2
3. Методы сокращения дисперсии, и зачем это нужно
4. Стратификация. Как разбиение выборки повышает чувствительность A/B теста
5. CUPED увеличиваем чувствительность метрик
6. Увеличение чувствительности в АБ при помощи CUPED
7. 13 способов ускорить А/В тест, или "Не CUPED-ом единым"
4. Типичные ошибки в АБ тестах
1. Тонкости АБ тестирования проблема подглядывания
2. Малоизвестные грабли АБ
3. Подводные камни A/Б-тестирования или почему 99% ваших сплит-тестов проводятся неверно
Как вам?
Полезно - 👍
Такое себе - 👎
1. Описательная статистика и проверка стат гипотез
Курсы:
1. Курс Карпова по основам статистики часть 1
2. Курс Глеба Михайлова вероятность и статистика
3. Курс Филиппа Ульянкина
4. Основы статистики и АБ тестирования от ЯП
Описательная статистика
1. Математическое Ожидание, Дисперсия, Стандартное Отклонение за 5 минут
2. Распределение в статистике за 5 минут
3. Нормальное распределение за 6 минут
4. Совокупности их параметры и статистики за 8 минут
5. Введение в биномиальное распределение
6. Как использовать биномиальное распределение в эксель
7. Стандартная ошибка среднего
Проверка стат гипотез
1. Что такое проверка статистической гипотезы
2. Объяснение p-value
3. Математика в АБ тестах. Что такое z-score и p-value
4. Карта статистических методов
5. T критерий стьюдента
6. История одного обмана или требования к распределению в стат тестах
7. Двусторонние проверки гипотез
8. Практическое руководство по стат методам от VK
9. Хи 2 для проверки стат гипотез
10. Оценка статистической мощности
2. База по АБ тестам
1. Прикладные задачи анализа данных. АБ тестирование
2. Как и зачем оценивать размер выборок
3 Как подготовить и провести АБ тест, базовый роадмэп
4. АБ тестирование как сделать так, чтобы оно заработало
5. Бутстреп и АБ тестирование
6. Когда останавливать АБ тесты ч1
7. Когда останавливать АБ тесты ч2
8. Эксперименты и математическая статистика
9. АБ-тест для долей, MDE, ошибка 1-2 рода, как найти число наблюдений для АБ-теста
10. Сплит тесты, когда речь идет о деньгах
11. Статистика в АБ мифы и реальность
12. Воркшоп "Лезем в данные самостоятельно"
13. 15 минут статистики: как делать выводы из АБ-тестов
14. АБ тесты и как мы их готовим
15. Bootstrap: виды, особенности, ограничения и способы применения (EXPF)
3. Методы ускорения АБ тестов
1. Как улучшить ваши A/B-тесты: лайфхаки аналитиков Авито Часть1
2. Как улучшить ваши A/B-тесты: лайфхаки аналитиков Авито. Часть 2
3. Методы сокращения дисперсии, и зачем это нужно
4. Стратификация. Как разбиение выборки повышает чувствительность A/B теста
5. CUPED увеличиваем чувствительность метрик
6. Увеличение чувствительности в АБ при помощи CUPED
7. 13 способов ускорить А/В тест, или "Не CUPED-ом единым"
4. Типичные ошибки в АБ тестах
1. Тонкости АБ тестирования проблема подглядывания
2. Малоизвестные грабли АБ
3. Подводные камни A/Б-тестирования или почему 99% ваших сплит-тестов проводятся неверно
Как вам?
Полезно - 👍
Такое себе - 👎
👍6
Forwarded from CodeCamp
Халява: там у Datacamp проходит неделя бесплатного обучения, в рамках которой можно залутать примерно 400 курсов по ИИ и анализу данных.
Особенно ценны курсы, которые учат использовать ChatGPT и другие нейронки для оптимизации собственной работы или вообще, позволяющие скинуть часть задач на ИИ.
Особенно ценны курсы, которые учат использовать ChatGPT и другие нейронки для оптимизации собственной работы или вообще, позволяющие скинуть часть задач на ИИ.